pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Perpustakaan Python manakah yang Menawarkan Pemeriksaan Titik-dalam-Polygon Terpantas?
Perpustakaan Python manakah yang Menawarkan Pemeriksaan Titik-dalam-Polygon Terpantas?
Pemeriksaan Titik-dalam-Polygon Cekap Matplotlib
Dalam Python, terdapat pelbagai kaedah untuk menentukan sama ada titik berada dalam poligon. Dua pilihan popular ialah pengesanan sinar dan fungsi contains_points Matplotlib.
Menilai Pilihan
Selepas membandingkan kedua-dua kaedah, analisis prestasi mendedahkan bahawa fungsi contains_points Matplotlib mengatasi pengesanan sinar dengan ketara . Percubaan menunjukkan bahawa contains_points mengambil sebahagian kecil daripada masa untuk memproses sejumlah besar titik.
Mempertimbangkan Shapely
Untuk operasi geometri tertentu, anda boleh mempertimbangkan untuk menggunakan Shapely perpustakaan. Ia menyediakan fungsi menyeluruh untuk mengendalikan poligon dan bentuk geometri lain. Walau bagaimanapun, perlu diingat bahawa Shapely mungkin lebih perlahan daripada contains_points Matplotlib untuk semakan titik dalam poligon yang mudah.
Mencipta Grid Boolean Prakiraan
Dalam senario tertentu, di mana ketepatan adalah kurang kritikal, prapengiraan grid boolean boleh menjadi penyelesaian yang cekap masa. Dengan mencipta grid yang menunjukkan titik mana yang terletak dalam poligon, anda boleh menyemak sebilangan besar mata dengan cepat tanpa memerlukan pengiraan berulang.
Kesimpulan
Untuk cekap semakan titik dalam poligon dalam Python, fungsi contains_points Matplotlib sangat disyorkan. Prestasi unggul menjadikannya sangat sesuai untuk aplikasi yang melibatkan sejumlah besar titik dan poligon. Walau bagaimanapun, jika ketepatan adalah kebimbangan utama, kaedah alternatif seperti Shapely atau algoritma pengesanan sinar harus dipertimbangkan.
Atas ialah kandungan terperinci Perpustakaan Python manakah yang Menawarkan Pemeriksaan Titik-dalam-Polygon Terpantas?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1670
14
1428
52
1329
25
1274
29
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan
Apr 19, 2025 am 12:20 AM
Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.
Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda
Apr 14, 2025 am 12:02 AM
Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.
Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan
Apr 18, 2025 am 12:20 AM
Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.
Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?
Apr 18, 2025 am 12:22 AM
Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.
Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array?
Apr 27, 2025 am 12:03 AM
Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara
Python vs C: Memahami perbezaan utama
Apr 21, 2025 am 12:18 AM
Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.
Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas
Apr 16, 2025 am 12:14 AM
Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama
Apr 18, 2025 am 12:20 AM
Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
